GLE 节点

GLE 模型通过指定的关联函数标识与因子和协变量线性相关的因变量。而且，该模型还允许因变量呈非正态分布。它涵盖广泛使用的统计模型，例如适用于正态分布响应的线性回归、适用于二元数据的 Logistic 模型、适用于计数数据的对数线性模型、适用于区间删失生存数据的互补双对数模型，以及使用其非常通用的模型公式的许多其他统计模型。

示例。运输公司可以使用广义线性模型对不同期间建造的多种类型的船只的损坏计数应用泊松回归，生成的模型可帮助确定哪些船只类型最容易损坏。

车辆保险公司可以使用广义线性模型对车辆的损坏索赔应用伽玛回归，生成的模型可帮助确定对索赔金额影响最大的因素。

医学研究者可以使用广义线性模型对区间型删失的生存数据应用互补双对数回归，从而预测病理状况重现的时间。

GLE 模型的工作原理是构建一个公式，从而使输入字段值与输出字段值进行关联。生成模型后，便可以将其用于为新数据估值。

对于分类目标、每条记录，将计算每个可能的输出类别的成员资格概率。具有最高概率的目标类别将被指定为该记录的预测输出值。

需求。您需要一个或多个输入字段，同时有且仅有一个具有两个或多个类别的目标字段（其测量级别可以为连续、分类或标志）。必须对模型中使用的字段的类型完全实例化。